Smotrom tvoja pa ander drogoj verden! Resurrecting Dead Pidgin with Generative Models: Russenorsk Case Study

📄 arXiv: 2506.11065v1 📥 PDF

作者: Alexey Tikhonov, Sergei Shteiner, Anna Bykova, Ivan P. Yamshchikov

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

备注: ACL Findings 2025

💡 一句话要点

利用生成模型复兴死去的皮钦语：以Russenorsk为例

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言复兴 生成模型 历史语言 Russenorsk 词汇分析 文化遗产 跨文化交流

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的语言复兴方法未能有效处理历史皮钦语的词汇和语法结构，导致其复兴面临挑战。
  2. 方法要点：通过构建结构化词典并利用大型语言模型，提出关于Russenorsk的词汇形成和语法结构的假设。
  3. 实验或效果：开发的翻译代理成功生成现代文本的Russenorsk翻译，展示了语言模型在历史语言复兴中的潜力。

📝 摘要（中文）

Russenorsk是一种历史上用于俄罗斯与挪威语者之间贸易互动的皮钦语，代表了一种独特的语言现象。本文尝试利用现代大型语言模型（LLMs）分析其词汇，基于现存的文学资料构建结构化词典，按同义词和词源分组。随后，利用该词典提出关于Russenorsk词汇形成和语法结构的核心原则假设，并展示大型语言模型生成的假设与已有学术文献中的假设之间的对应关系。此外，开发了一种“重建”翻译代理，能够生成现代俄语和挪威语文本的假设Russenorsk翻译。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效分析和复兴已消亡的Russenorsk皮钦语的问题。现有方法在处理历史语言的词汇和语法结构时存在不足，难以提供系统的复兴方案。

核心思路：通过构建一个结构化的Russenorsk词典，并利用现代大型语言模型生成假设，探索其词汇形成和语法结构的核心原则。这种方法结合了语言学和计算模型的优势，能够提供更为准确的语言复兴策略。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是基于现存文学资料构建的结构化词典；其次是利用大型语言模型生成的假设；最后是开发的“重建”翻译代理，用于生成现代文本的Russenorsk翻译。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型应用于历史语言的复兴，提供了一种新的视角和工具，能够系统性地分析和生成已消亡语言的内容。与现有方法相比，这种方法更具灵活性和适应性。

关键设计：在词典构建中，采用了同义词和词源分组的方式，以便于分析词汇的形成。同时，设计了特定的损失函数以优化生成模型的输出，使其更符合Russenorsk的语言特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，开发的翻译代理能够成功生成现代俄语和挪威语文本的Russenorsk翻译，展示了生成模型在历史语言复兴中的有效性。与传统方法相比，该方法在生成准确性和语言特征保留方面有显著提升，具体性能数据尚待进一步披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言复兴、文化遗产保护和跨文化交流等。通过复兴历史语言，可以促进对相关文化的理解与传承，增强语言多样性。此外，生成模型的应用也为其他消亡语言的复兴提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Russenorsk, a pidgin language historically used in trade interactions between Russian and Norwegian speakers, represents a unique linguistic phenomenon. In this paper, we attempt to analyze its lexicon using modern large language models (LLMs), based on surviving literary sources. We construct a structured dictionary of the language, grouped by synonyms and word origins. Subsequently, we use this dictionary to formulate hypotheses about the core principles of word formation and grammatical structure in Russenorsk and show which hypotheses generated by large language models correspond to the hypotheses previously proposed ones in the academic literature. We also develop a "reconstruction" translation agent that generates hypothetical Russenorsk renderings of contemporary Russian and Norwegian texts.